matlab多对一指派
时间: 2023-08-06 10:18:33 浏览: 52
Matlab中,多对一指派可以通过使用函数 `repelem` 和 `reshape` 来实现。假设有一个大小为 m×n 的矩阵 A 和一个长度为 m 的向量 b,需要将向量 b 的每个元素都重复 n 次,然后将这些重复后的元素按列排列成一个新的矩阵 B,使得 B 的大小为 m×(n*m)。可以使用以下代码实现:
```
B = reshape(repelem(b, n), [numel(b), n]);
B = B';
B = reshape(B, [n*m, m])';
```
其中,`repelem(b, n)` 表示将向量 b 中的每个元素重复 n 次,`reshape` 函数将重复后的元素按列排列成一个列向量,然后通过转置和再次使用 `reshape` 函数将列向量转换成大小为 m×(n*m) 的矩阵。
相关问题
matlab指派问题
Matlab指派问题是一种优化问题,旨在找到最佳的任务分配方式。可以使用匈牙利算法或0-1整数规划来解决。以下是两种解决方法的简要介绍:
1. 匈牙利算法
匈牙利算法是一种经典的解决指派问题的算法。它的基本思想是通过增广路径来不断改进当前的任务分配,直到找到最优解。在Matlab中,可以使用`hungarian`函数来实现匈牙利算法。例如,假设有一个3x3的任务分配矩阵`C`,可以使用以下代码来求解最小成本:
```matlab
C = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];
[assignment, cost] = hungarian(C);
disp(assignment); % 输出任务分配结果
disp(cost); % 输出最小成本
```
2. 0-1整数规划
0-1整数规划是一种将指派问题转化为线性规划问题的方法。在Matlab中,可以使用`intlinprog`函数来求解0-1整数规划问题。例如,假设有一个3x3的任务分配矩阵`C`,可以使用以下代码来求解最大效益:
```matlab
C = [-1 -2 -3; -4 -5 -6; -7 -8 -9];
f = reshape(C', [], 1);
Aeq = kron(eye(3), ones(1, 3));
beq = ones(3, 1);
lb = zeros(9, 1);
ub = ones(9, 1);
[x, fval] = intlinprog(f, 1:9, [], [], Aeq, beq, lb, ub);
assignment = reshape(x, 3, [])';
disp(assignment); % 输出任务分配结果
disp(-fval); % 输出最大效益
```
matlab指派问题匈牙利
matlab指派问题是一种常见的优化问题,其中需要在给定的n行和m列的代价矩阵中,在每行和每列只选择一个元素,使得所选元素的总和最小或最大。匈牙利算法是解决这类指派问题的一种有效方法。
匈牙利算法的基本思想是逐行进行判断和指派。具体步骤如下:
1. 首先,需要将代价矩阵减去各行的最小值,然后再减去各列的最小值。这样可以保证最后的指派是最优的。
2. 创建一个标记矩阵,用于记录已经指派的行和列。
3. 开始循环,对于每一行,从未被指派的列中选择一个未被指派的最小代价元素,并将该行和列标记为已指派。
4. 检查每一列是否已被指派,如果存在未被指派的列,则找到该列中未被指派的最小代价元素。
5. 如果某一行和某一列都被找到,继续在该行的下一列中查找未被指派的最小代价元素,并将该列标记为已指派。如果找不到未被指派的最小代价元素,说明该行的指派不可用,需要回退到上一行,继续寻找其他可行指派。
6. 当所有行都被处理完毕时,算法结束。
匈牙利算法通过反复扫描和查找,找到能够满足约束条件的最优指派方案。它具有简单明了的逻辑和高效的计算性能,在实际应用中得到了广泛应用。
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